基于门限自回归的羊肉价格波动论文范文

本站小编为你精心准备了基于门限自回归的羊肉价格波动论文参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

1模型介绍与数据说明

1.1TAR模型由Tong提出并发展而来的门限自回归模型（Thresholdautoregressivemodel）简称TAR模型，是一种非线性模型，它用分段线性模型得到条件均值更好的逼近，且利用门限空间来改进线性逼近。该模型的基本思想是存在某一特定的时点，时间序列的运动方式跨越这个时点后就从一种体制跳跃到了另一种体制，且这种跳跃是离散的，需要通过门限变量来搜寻出最合适的门限值[10]。就羊肉价格波动来说，受外部冲击和调控政策等因素的影响，当价格超过门限值时其波动就会较为剧烈，而当低于门限值时其波动就会相对平缓。在进行TAR估计之前，必须首先确认门限效果存在，本文采用门限非线性似然比检验方法，通过获得不同延迟参数下的检验统计量大小，检验序列的非线性。当门限效果被证明确实存在之后，就可以建立TAR模型。得到上式后就可以通过以下过程计算θ赞、e赞t和σ赞n：首先对排序后的门限变量数据进行排序，为了保证门限两边有恰当的观察值，将排序后门限变量数据首尾各截去15%，并按照不同的滞后项逐一带入（3）式进行估计，最后按照使（4）式最小的原则就可以选取门限值及门限变量滞后阶数。

1.2数据说明本研究数据源自历年相关统计年鉴，包括《中国畜牧业统计》和中国畜牧业信息网，数据样本为1994年6月至2014年2月带骨羊肉价格的月度数据（单位为元/kg），将羊肉价格序列记为MP。为消除季节性影响，用当年羊肉价格的月度数据除以上年同期羊肉价格得到同比指数序列，记为LMP；为降低羊肉价格同比指数序列的波动幅度并消除其异方差性，对LMP进行对数处理，得到的序列为LNMP。经过这种处理后的样本区间缩减为1995年6月至2014年2月，样本值有225个。图1是羊肉价格同比指数序列的走势图，图中的虚线为后文中通过建立TAR模型得到的门限值。从图1可以看出，在选取的样本区间内，羊肉价格同比指数序列表现出了明显的非线性波动特征，下面将进行严格的统计检验分析。

2羊肉价格波动非线性特征分析

2.1序列平稳性检验首先用Eviews6.0对羊肉价格同比指数序列进行单位根的ADF检验，其原假设是被检验序列具有单位根，即非平稳序列，备择假设是被检验序列不具有单位根，即平稳序列。ADF检验结果见表1，在具有截距项和趋势项的情况下，羊肉价格同比指数序列通过了1%水平下的显著性检验，说明序列是平稳的，因此可以对其建立TAR模型。

2.2序列非线性检验根据Hayashi最大滞后期数的选取标准，在样本值满足25<T<1000时，能够用函数值对最大滞后期数进行确定[13]。在本研究中，羊肉价格序列的最大滞后期数参考值为14，由于最大滞后期数要大于等于延迟参数，因此延迟参数选择为其可以取得的最大值，即14。表2是用门限非线性似然比检验出的羊肉价格同比指数序列的非线性检验结果，从检验结果可知，1~14不同延迟参数下的门限非线性似然比统计量所对应的P值均通过了1%水平下的显著性检验，检验结果显示羊肉价格同比指数序列是非线性波动变化的。

2.3门限值及滞后期数在延迟参数仍然选择14的情况下，使用MAIC方法对TAR模型的滞后期数进行确定，即在第10个百分数和第90个百分数之间搜索门限。延迟参数为1~14时所对应的AIC值、门限值及滞后期数见表3，根据AIC最小原则选择门限值。从表3可以看出，当延迟参数为4时，AIC值最小，因此TAR模型的门限值为4.678，对应的价格同比指数门限值为107.57%，且对应的两个体制模型的最优滞后期数均是13期。通过R软件tsDyn程序包的STAR程序可以检验羊肉价格同比指数是否存在着两个门限值的三体制，原假设是没有第2个门限值，检验结果显示接受原假设，由此建立1个门限值的两体制门限自回归模型。另外从图1羊肉价格同比序列的波动上可以看出，该序列底部波动较为平稳，而上部波动较为剧烈，这与胡向东等研究的猪肉价格序列相似，因此进行两体制分析是合理的。

2.4门限自回归估计结果两体制门限自回归模型的滞后期数确定了之后，就可以通过R软件TSA程序包编程对羊肉价格同比指数序列进行TAR模型估计。根据估计结果，样本量缩减到了212个，其中门限回归下区域（体制1）包括的样本量有135个，门限回归上区域（体制2）包括的样本量有77个，模型估计结果见表4。同时，为了与羊肉价格同比序列门限回归结果进行对比，表4也给出了用Eviews6.0做出的线性自回归结果。从表4不难看出，两体制门限回归模型的可决系数R2值和F统计值均要高于线性自回归；且在低于门限值的下区域模型中，其滞后项有6项通过了显著性检验，在门限回归上区域中，有10项通过了显著性检验，而在线性模型中仅有7项通过了显著性检验。由此可见TAR模型相比于线性自回归模型能够更好的拟合羊肉价格同比指数序列的变动特征，这也在一定程度上说明了羊肉价格同比指数序列变动趋势是非线性的，门限模型具有优势性。通过对羊肉价格指数序列的TAR模型估计结果进行分析，可以得到以下规律：（1）模型中体制2的常数项约是体制1的3倍，这意味着羊肉价格同比指数序列进入体制2之后，常数项的值迅速变大，价格被抬高得非常快；而进入体制1之后，常数项迅速变小，因此价格下降得也非常快。在上涨中突破门限值后的两个时期（2006年11月至2008年3月、2010年8月至2011年10月）内，由于常数项较大，羊肉价格同比指数序列在较短时间内就达到了顶峰；在下跌过程中突破门限值后的较短一段时期（1996年5月至1996年8月）内，羊肉价格同比指数序列由于常数项变小而迅速下降。（2）就两个体制估计结果来看，体制1模型的系数之和为1.085，体制2模型的系数之和为1.251，说明在体制2前期羊肉价格对后期的影响更大。如果羊肉价格同比指数超过门限值，也即处于体制2时，在外部冲击、羊肉价格自身周期等因素的影响作用下，羊肉价格产生波动，对后期价格产生较大的影响，导致后期羊肉价格大幅度波动。而在体制1下，也就是在门限值以下，羊肉价格产生波动，但对后期价格产生的影响作用较小，因此后期羊肉价格波动幅度较小。从图1可以看出，2006年11月份羊肉价格同比指数序列向上突破了门限值，此后羊肉价格同比指数序列出现了大幅的波动，这是羊肉价格遇到了较大的外部冲击后对后期价格产生连锁反应的结果。2006年4月份，我国为了保护草原生态环境而推行了严格的休牧、禁牧、轮牧等政策，随着这些政策措施的执行，牧区肉羊养殖由放牧转而向舍饲方式发展，导致养殖成本大幅提高，继而推动了羊肉价格急剧上涨，并向上突破了门限值，导致后期羊肉价格在短期内登顶。2008年，在自然灾害及金融危机等事件的影响作用下，羊肉价格同比指数序列又出现了大幅下降，并向下突破了门限值，由于当时受到前期的影响作用较小，因此羊肉价格波动相对平缓。在肉羊养殖中所花费的物质与服务费用的急剧上涨的推动作用下，以及不断增长的羊肉消费需求的拉动作用下，2010年11月份，羊肉价格迅速上涨并又一次向上突破门限值，导致后期羊肉价格又在短期内出现了大幅上涨。（3）从体制1模型可以看出，滞后1~3期是显著的，滞后10、12~13期也显著，前3期系数均为正值，这说明在羊肉价格同比指数较低（低于门限值）的情况下，某一期价格出现正的影响，那么对后面两期的影响仍然为正，且该冲击对价格的影响时间较长。而在体制2的情况下，也即如果羊肉价格同比指数高于门限值，则显著项是一正一负交替呈现的，某期对价格指数出现正影响，其后期将出现负影响，即有一个强烈的逆转趋势。这可能与政府的迅速调控政策相关，使其呈现出了收敛蛛网调整的特点。

3结论与启示

本文利用两体制门限自回归模型对我国羊肉价格同比指数序列进行了深入的研究，得到的结论为：通过平稳性检验可知，我国羊肉价格同比指数序列是平稳的时间序列，通过非线性检验可知，我国羊肉价格同比指数序列表现出了明显的非线性特征。根据TAR模型的估计结果，我国羊肉价格门限值为4.678，对应的价格同比指数为107.57%。如果在外部冲击和羊肉价格自身周期等因素的影响下，羊肉价格同比指数高于107.57%，也就是进入体制2，则前期羊肉价格将对后期产生较大影响，导致羊肉价格指数序列波动幅度越来越大，严重损害羊肉市场的稳定；如果羊肉价格同比指数低于107.57%，也就是进入体制1，那么前期对后期的影响较小，价格指数的波动相对稳定，不会对羊肉市场的稳定产生不利影响。综上，政府在政策调控上要将门限值当作重要的依据，当羊肉价格同比指数超过门限值时，考虑到其将有大幅度的上涨，相关部门应该立即对此做出反应，在分析抬高羊肉价格因素的基础上，及时出台相应的政策措施抑制其大幅上涨，维持羊肉市场的稳定性。而当羊肉价格同比指数远在门限值之下时，可以预见在将来一段时期内羊肉价格变动的幅度不会太大，政府不用对羊肉市场进行过多的调控。另外，在政府以门限值为参照对羊肉市场进行政策调控的同时，还要考虑到政策实施效果的时滞性，并根据实际情况减少通胀、疫病及炒作及等外在因素对羊肉市场的冲击。

作者：刘玉凤王明利石自忠单位：中国农业科学院农业经济与发展研究所